医院信息系统的建设产生了良好的综合效益，使医院管理上了一个台阶。首先是工作效率得到了提高，优化了工作流程，节约了人力，节省了时间，提高了卫生资源的利用水平。第二是服务质量得到了提高，医院管理正规有序、收费透明合理、看病方便快捷，使病人真正得到了实惠，使医院的公众信任度增大，也改善了医务人员的社会形象。第三是管理水平得到了提高，实现了信息采集储存与传输应用手段的自动化，信息综合分类与加工处理方式的集约化，从宏观与微观两个方面提高了管理层次，增大了管理深度；在卫生经济管理中，客观、直观地反映了各项经济活动，使成本效益关系更加明晰，并且综合反映了卫生经济和保障效能，促进了全面管理质量的提高。

　　但也要清醒的认识到，虽然我国医院信息化建设和管理水平有了很大的提高，但这些系统大都停留在实现现有业务的数字化，远未达到为医院的管理者提供决策信息和依据的水平。主要还存在以下主要问题：

　　⑴、目前医院信息系统提供的报表和数据沿袭了手工操作方式，无法体现各系统之间的内在关系。

　　⑵、数据来源单一，分析方法和分析手段落后，综合性信息系统和决策支持管理的功能较弱，不能提供完整的系统数据分析和决策提示。

　　对于以上问题，我们在传统的报表或数据中找不到答案。一方面不能从传统的报表或数据中获得重要的统计信息或发展趋势分析预测。另一方面，现有的数据处理方式是进行简单的运算，不能对数据所包含的内在相关性信息进行提取。由于无法获得医院全面的、及时的、准确的分析和预测，目前医院决策还不可避免地存在着经验性的色彩。

　　我们认为如何向深层次数据利用、如何在更高层次上为医院管理和科学决策提供依据是军队医院下一步数字化建设的重要目标之一。而建设数据仓库是进行数据深层次利用的主要手段，是提高医院管理决策水平的有效途径。

　　医院数字化建设从系统功能上可划分为三个层次，如下图所示，依次分别为业务信息系统、管理信息系统、分析决策信息系统。其中每个层次又可以划分为多个业务领域。

　　我国不少医院实施的信息系统和一些医院已经实施的医学影像归档与传输系统（PACS）、医学检验系统（LIS）、心电监护等临床信息系统都是面向联机事务处理（ON Line Transaction Processing，简称OLTP）的，就是上图中的业务层和管理层。其主要目的是让大量的日常事务电子化，并在提高医院工作效率、工作质量和为病人服务等方面起了重要作用。

　　随着计算机应用的深入，人们希望计算机能更多参与数据分析与决策制定等领域，新的软件技术-联机分析技术OLAP（ON Line Analytical Processing）就是专门设计用于支持这种复杂的数据分析操作的。如果说以前决策失误的原因是由于数据的匾乏。到了现在，则很可能是源干对数据的分析能力不够。而数据仓库是一种管理技术，它将分布在企业网络中不同站点的业务数据集成到一起，为决策者提供各种类型的、有效的数据分析，起到决策支持的作用。为了提高分析和决策的效率和有效性，必须把分析型数据从事务处理环境中提取出来，按照决策支持系统（DSS）处理的需要进行重新组织，建立单独的分析处理环境，数据仓库正是为了构建这种新的分析处理环境而出现的一种数据存储和组织技术。数据仓库为决策支持系统开辟了一种新途径。随着数据仓库的广泛应用，基干数据仓库的决策支持系统应运而生。

　　数据仓库的主要功能是企业级的多维信息查询、OLAP在线分析处理、数据挖掘和预测等功能。具体对医院决策者来讲，数据仓库可以提供以下主要功能。

　　⑴、多层次、多角度的数据挖掘和分析。比如可以分析门住院病人疾病、地区、年龄、职业以及性别等分布，若需要还可以进一步找出哪段时间、哪些人、进行了哪些检查治疗、治疗效果如何等，为流行病学调查和疾病预防提供依据。可以通过分析门诊病人的挂号、就诊、检查、治疗以及取药等时间分布，为医院制定科学合理的门诊就医流程提供依据。

　　⑵、辅助决策功能。当医院发现药品比例过高时，可以按时间段和医生分析哪些医生在哪段时间内药品超过了合理比例，主要开了哪些药品，从而为医院决策提供依据。当医院手术间很忙时，可以通过分析各手术间进行手术的时间分布，看是否可以适当调整手术安排时间来提高手术间的利用率或是需要增加手术间。

　　⑶、提高科研能力。医院科研可以充分利用数据仓库来挖掘各种信息资料，加强这些信息资料后续的综合分析和利用。可以为医学科研、技术层面总结更多各种疾病的救治经验，以及寻找和总结救治过程中一些规律性的东西。

　　⑷、提高医院预测能力。预测准确的高低也是衡量决策水平高低的重要标志。数据仓库是一个集成的系统，它除了可以采集来自医院本身的数据，还可以采集医院外部的数据，如本地区的人群分布、职业分布、饮食习惯和医疗资源配置等，通过多方的数据采集和科学的数学模型来进行预测，从而对医院的决策提供依据。